直方图(Histogram)
matlab histogram用法
matlab histogram用法
在MATLAB中，`histogram`函数可以用于绘制直方图。
`histogram`函数的语法如下：
```
histogram(x)
histogram(x,edges)
histogram(___,Name,Value)
h = histogram(___)
```
其中，`x`是数据向量，`edges`是直方图的边界向量。
`Name,Value`是可选的输入参数对，可以用于设置直方图的属性。
`h`是返回的直方图对象，可以用于进一步的修改和操作。
例如，以下代码用于生成一个100个元素的随机数据向量，并绘制其直方图：
```matlab
data = randn(100,1);
histogram(data)
```
在绘制直方图时，`histogram`函数会自动计算并设置合适的直方柱数和边界。
另外，`histogram`函数还可以设置多种属性，例如设置边界向量为`[-3,-1,1,3]`，柱子颜色为红色，边界颜色为黑色，边界线型为虚线，代码如下：
```matlab
data = randn(100,1);
edges = [-3,-1,1,3];
histogram(data,edges,'FaceColor','r','EdgeColor','k','LineStyle','--')
```
更多细节可以参考MATLAB官方文档。
prometheus中histogram_quantile的原理(一)
Prometheus中histogram_quantile的原理Prometheus是一款开源的监控系统，它使用直方图来存储和计算数据的分布情况。
而histogram_quantile则是在Prometheus中用来计算分位数的函数，它能够根据直方图数据来估算给定分位数下的值。
在本文中，我们将从浅入深地解释histogram_quantile的原理。
直方图(Histogram)的基本原理直方图是一种常用的数据可视化工具，它将数据按照数值范围进行分组，并统计每个分组中数据的频数。
在Prometheus中，直方图通常被用来统计某个指标在不同数值范围内的出现次数，比如请求响应时间在0-100ms、ms、ms等区间内的频数。
直方图的数据结构在Prometheus中，直方图数据通常以buckets的形式存储，每个bucket表示一个数值范围，同时记录该范围内数据的频数。
除了buckets之外，直方图还包含了一些辅助信息，比如sum（所有数据的总和）和count（数据的总数）等。
histogram_quantile的计算原理histogram_quantile函数的作用是根据直方图数据来估算给定分位数下的值。
它的计算原理主要分为以下几个步骤：1. 首先，根据用户传入的分位数参数，确定需要估算的分位数值。
2. 然后，通过查询直方图中的数据，找到最小的分位数值对应的bucket和频数。
3. 接着，根据找到的bucket和频数，以及该bucket的范围和辅助信息（sum、count等），使用线性插值的方法来估算出给定分位数下的值。
举例说明举一个简单的例子来说明histogram_quantile的计算原理。
假设我们有一个直方图，包含三个buckets：[0-100ms]、[ms]、[ms]，对应的频数分别为10、20、30。
现在我们需要估算95分位数下的值。
首先，我们确定需要估算的分位数值为95，然后查询直方图数据，找到最小的分位数值对应的bucket和频数，即[ms]和30。
云质QMS说质量 - 质量工具之直方图
1. 什么是直方图直方图(Histogram)，是频数直方图的简称，又称质量分布图，由卡尔·皮尔逊（Karl Pearson，1857—1936，英国数学家、数理统计学家、生物统计学家，现代统计学科创立者与奠基者）提出，它是用一系列宽度相等、高度不等的长方形表示数据的统计报告图，它亦是一个连续变量（定量变量）的概率分布的估计。
直方图一般用横轴表示数据类型，纵轴表示数据分布情况，长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方形的高度表示在给定间隔内的数据分布。
在质量管理中，如何监控并预测产品质量状况？如何对质量波动进行分析？直方图就是把这些问题图表化处理的工具之一。
它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，可以精确表示数据的分布状况，可以解析出数据的规则性，对于数据分布状况一目了然，进而直观地判断产品质量特性波动的分布状态。
2.直方图的作用从质量管理的角度，直方图用于过程质量管控，常见作用有以下三点：a.显示质量波动分布的状态，常与检查表、因果图、过程能力分析等一起使用；b.较直观地传递有关过程质量状况的信息；c.通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。
对于过程质量数据，我们使用直方图，可以得到以下方面的结果：a.了解分布的型态并判断过程能力；b.判断是否有假数据；c.与规范比较，预测产品不良率或ppm；d.通过规格或标准值，预测平均值和标准偏差，设定控制界限；e.调查是否混入两个以上不同群体；f.了解过程规范是否符合设计规范；从PDCA的角度，直方图的应用总结如下：3.直方图的类型将直方图用于质量管理中，可以按照数据图形的分布将其分为多种。
在正常生产条件下，如果所得到的直方图不是标准形状，或者虽是标准形状，但其分布范围不合理，就要分析其原因，采取相应措施。
所以我们在用软件绘出直方图后要进一步对它进行观察和分析。
如果过程处于稳定的状态，常见的直方图图形分布类型及其形成的原因如下面所示。
质量管理的七种工具
质量管理的七种工具质量管理是指通过使用各种工具和方法，提高产品或服务的质量，以满足客户的需求和期望。
七种质量管理工具是管理者在质量管理中常用的工具，它们帮助管理者进行定量分析、数据收集、问题识别等，从而促进企业持续改进和发展。
接下来，将介绍七种质量管理工具。
1.帕累托图(Pareto Chart)帕累托图是一种按重要性排序的柱形图。
它将问题按照重要程度从高到低进行排序。
通过帕累托图，管理者可以识别到最主要的问题，从而确定改进的方向和重点。
2.流程图(Flow Chart)流程图是一种通过图表形式展示工作流程的工具。
通过绘制和分析流程图，可以识别出潜在的问题和改进机会，从而提高工作效率和产品质量。
3.控制图(Control Chart)控制图是一种用于监控过程稳定性和检测异常的工具。
通过绘制控制图，可以对过程进行实时的数据收集和分析，从而及时发现和纠正问题。
4.因果图(Cause and Effect Diagram)因果图也被称为鱼骨图或石墨图，是一种用于分析问题根本原因的工具。
通过构建因果关系图，可以找出问题的主要原因，从而有针对性地制定解决方案。
5.散点图(Scatter Diagram)散点图是一种用于确定两个变量之间关系的工具。
通过绘制散点图，可以分析和理解变量之间的关联性，从而帮助确定问题的根本原因。
6.直方图(Histogram)直方图是一种用于展示数据分布情况的工具。
通过绘制直方图，可以快速地理解数据的分布情况以及可能存在的问题，从而有针对性地进行改进和优化。
7.流程控制图(Process Control Chart)流程控制图是一种用于监控和改进过程能力和稳定性的工具。
通过绘制流程控制图，可以对过程进行实时的监控和调整，从而确保产品质量的稳定性。
这七种质量管理工具是质量管理中常用的工具，它们可以帮助企业识别问题、发现潜在的改进机会，并且进行有针对性的解决。
通过正确的使用和分析这些工具，管理者可以提高产品或服务的质量，满足客户的需求和期望，从而实现企业的持续发展。
直方图正态分布柏拉图
1.4 直方图应用
当直方图的形状呈正常型时，即工序在此时刻处于稳定状态时，还需要进 一步讲直方图同规格界限（即公差）进行比较，以分析判断工序满足公差 要求的程度。
制限位于μ±3σ处，另外两条线位于μ±σ处。
若总体均数和标准差未知，可用 x 和s 来估计，此时，7条水平线分别 为： x ，x ±s , x ±2s , x ±3s 。
2.6.2 控制图
4.质量控制图的做法 对某一观察指标，依时间顺序记录其观察数据，并在控制图上依次
描出各点。若出现以下8种情况之一，则有理由认为其数据波动不 仅仅是随机测量误差所引起，而是可能存在某种系统误差。
利用此原理，人们可进行测量过程的质量控制。
2.6.2 控制图
2. 质量控制的工具 质量控制主要通过控制图来实现。控制图的基本原理是：若某一变动仅仅由
个体变异或随机误差所致，则该指标的观察结果服从正态分布。 3. 质量控制图的构成 控制图有7条水平线：中心线位于总体均数μ处，警戒限位于μ±2σ处，控
3、80%的销售额由20%的产品带来；
4、用于发现现场的重要问题点。 4、80%的品质成本由20%的品质问题造
5、用于整理报表或记录。
成；
6、可作不同条件的评价。
5、80%的品质问题由20%的人员引起
谢谢
85.1%
81.6%
0.8
76.3%
80
0.7
63.2% 0.6
60 45.6%
40
0.5 次数
0.4 累计比例
0.3
直方图
直方圖(Histogram)●何謂直方圖:直方圖就是將所蒐集的數據、特性值或結果值，用一定的範圍在橫軸上加以區分成幾個相等的區間，將各區間內的測定值所出現的次數累積起來的面積用柱形畫出的圖形●使用直方圖的目的▴瞭解分配的型態▴研究製程能力或測知製程能力▴工程解析與管制▴測知數據之真偽▴計劃產品之不良率▴求分配之平均值與標準差▴藉以訂定規格界限▴與規格或標準值比較▴調查是否混入兩個以上不同群體▴了解設計管制是否合乎製程管制●解釋名詞▴次數分配將許多的覆複雜數據依其差異的幅度分成若干組，在各組內列入測定值的出現次數，即為次數分配▴相對次數在各組出現的次數除以全部之次數，即為相對次數▴累積次數( f )為自次數分配的測定值較小的一端將其次數累積計算，即為累積次數▴全距( R )在所有數據中最大值和最小值的差，即為全距▴組距( h )全距 ÷ 組數 = 組距▴算數平均數( x )數據的總和除以數據總數謂之，通常以 x ( x - bar)表示▴中位數( )將數據由小至大依排列，位居中央的數稱為中位數。
若遇偶位數時，則取中央兩數據之平均值▴各組中點之簡化值( μ )，X 0 = 次數最多一組的組中點X i = 各組組中點▴眾數( Mode )次數分配中出現次數最多組之值▴組中點( Mid range )一組數據中最大值與最小值之平均值(上組界 + 下組界 ) = 組中點▴標準差( σ )▴樣本標準差( s )x x x x n xnn i i n=+++=å=121......x x hf n=+å0£g ~x()£g ²Õ¶Z =-X X h i0()£m £m £g£g ==´-åånh f f n n22()s h f f nn n ==´-åå--£m £g£g1221●直方圖的製作▴蒐集數據並記錄☆蒐集數據時，不可取部份樣品，應就全部均勻的加以隨機抽樣☆所蒐集的數據應大於50組以上，最好在50~100組之間138142148145140141139140141138138139144138139136137137131127138137137133140130136128138132145141135131136131134136137133134132135134132134121129137132130135135134136131131139136135▴找出數據中之最大值與最小值☆先從各行(或列)求出最大值、最小值，再予比較☆最大值用" □ "框起來，最小值用" ○ "框起來138142148145140141139140141138138139144138139136137137131127138137137133140130136128138132145141135131136131134136137133134132135134132134121129137132130135135134Max =148136131131139136135Min =121▴求全距( R )☆數據最大值 - 最小值 = 全距( R )R = 148 - 121 = 27▴決定組數☆一般可用數學家史特吉斯(Sturges)提出之公式，根據次數n來計算組數k，其公式為:k = 1 + 3.32 log n例: n = 60 則k = 1 + 3.32 log 60 = 1 + 3.32(1.78) = 6.9取7組☆一般對數據之分組可參照下表:▴求組距( h )☆組距 = 全距 ÷阻數☆為便於計算，組距常取為2、5或10的倍數例: h = 27 ÷ 7 = 3.86組距取4▴求各組上、下組界及組中點☆為使同一點不至於在2組出現，而造成區分上之困擾，所以組界一般是採用數據有效位數的下一位☆第一組下組界 = 最小值 - 最小測定單位 / 2第一組上組界 = 第一組下組界 + 組距 = 第二組下組界第二組上組界 = 第二組下組界 + 組距 = 第三組下組界☆組中點 = (上組界 + 下組界) / 2例:第一組 = 121 - 1/2 =120.5 ~ 124.5組中點:122.5第二組 = 124.5 ~ 128.5126.5第三組 = 128.5 ~ 132.5130.5第四組 = 132.5 ~ 136.5134.5第五組 = 136.5 ~ 140.5138.5第六組 = 140.5 ~ 144.5142.5第七組 = 144.5 ~ 148.5146.5▴作次數分配表☆將所有數據，依數值大小畫記於各組之組界內，並計算其次數☆將各組次數相加，應與測定值之總數相同▴製作直方圖☆將次數分配表圖表化，以橫軸表示數值之變化，以縱軸表次數☆橫軸與縱軸各取適當的單位長度。
R语言histogram（直方图）的具体使用
R语⾔histogram（直⽅图）的具体使⽤最近⼩仙同学很是烦恼，本以为⾃⼰已经掌握了ggplot2作图的语法，⽤read.csv(), ggplot()+geom_point()/boxplot()/violinplot()…就可以画遍天下图表，结果却发现到真正画图的时候，还是会出现不少的⼩问题。
⽐如⼩仙最近要画⼀个直⽅图，最开始⽤hist()函数试了⼀下，看了下形状, 好像因为数据取值范围跨度太⼤(最⼤值104,724,最⼩值30)，这个图画出来有点丑，于是决定⽤ggplot美化⼀下。
调整之后好看是好看了，但是⼤家有没有看出什么不对的地⽅，明明bins=10但是只画出8个格⼦，之后调整bins的值，每次都会⽐我指定的值少2个格⼦。
⽽且，图中第⼀个格⼦（取值范围0-1250）应该有700多个数据，但是图上显⽰只有不到300个，问题出在哪⾥呢？⼩仙同学百思不得其解。
在geom_histogram()函数中，bins就是⽤来指定分组数⽬（格⼦），为什么总是会少两个？⼩仙同学考虑到⾃⼰能⼒有限，决定量⼒⽽⾏，另辟蹊径。
于是设置另外⼀个参数breaks，终于找回了丢失的格⼦经过此事，⼩仙同学深刻认识到了⾃⼰的有限⽔平，哈哈。
不过还是分享⼀下，希望能帮助到⼤家。
实际的数据可真是⽐书上的例⼦难处理呢。
按照惯例写⼀下整个作图的过程。
Step1. 绘图数据的准备⾸先要把你想要绘图的数据调整成R语⾔可以识别的格式，建议⼤家在excel中保存成csv格式。
Step2. 绘图数据的读取data<-read.csv(“your file path”, header = T)#注释：header=T表⽰数据中的第⼀⾏是列名，如果没有列名就⽤header=FStep3.绘图所需package的安装、调⽤library(ggplot2)#注释：package使⽤之前需要调⽤Step4.绘图p<-ggplot(data, aes(x=data$销量)) +geom_histogram(breaks=seq(0,10000,1000))+ xlim(0,10000)p到此这篇关于R语⾔histogram(直⽅图)的具体使⽤的⽂章就介绍到这了,更多相关R语⾔直⽅图内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。
matlab histogram函数百分比
matlab histogram函数百分比Matlab是一种强大的数学软件，它提供了许多有用的函数来处理和分析数据。
其中一个非常有用的函数是histogram函数，它可以用来绘制数据的直方图。
直方图是一种用来表示数据分布的图形，它将数据分成若干个区间，并统计每个区间内数据的数量或百分比。
在Matlab 中，我们可以使用histogram函数来绘制直方图，并且可以选择是否显示百分比。
histogram函数的基本用法如下：```matlabhistogram(data)```其中，data是一个包含数据的向量或矩阵。
该函数将数据分成若干个区间，并统计每个区间内数据的数量。
默认情况下，每个区间的宽度相等，并且区间的数量由Matlab自动确定。
如果要显示百分比，可以使用'Normalization'参数。
该参数有两个可选值：'count'和'probability'。
'count'表示显示每个区间内数据的数量，'probability'表示显示每个区间内数据的百分比。
例如，要显示每个区间内数据的百分比，可以使用以下代码：```matlabhistogram(data,'Normalization','probability')```除了'Normalization'参数外，histogram函数还有许多其他参数可以控制直方图的外观和行为。
例如，可以使用'BinWidth'参数来指定每个区间的宽度，使用'BinLimits'参数来指定区间的范围，使用'FaceColor'参数来指定直方图的颜色等等。
有关所有可用参数的详细信息，请参阅Matlab文档。
在使用histogram函数时，还需要注意一些细节。
例如，如果数据中包含NaN值，则需要使用'omitnan'参数来忽略这些值。
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最大值用“□”框起来，最小值用“○”框起来
EX:
No.1
No.2
No.3
No.4
No.5
No.6
138
139
144
131
140
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二、直方图的定义
⒈什么是直方图：
即使诸如长度、重量、硬度、时间等计量值的数值分配情形能容易地看出的图形。直方图是将所收集的测定值特性值或结果值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定值依所出现的次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形。因此，也叫做柱状图。
⒉使用直方图的目的：
⑴了解分配的形态。
直方图(Histogram)
一、前 言
现场工作人员经常都要面对许多的数据，这些数据均来自于生产过程中抽样或检查所得的某项产品的质量特性。如果我们应用统计绘图的方法，将这些数据加以整理，则生产过程中的质量散布的情形及问题点所在及过程、能力等，均可呈现在我们的眼前；我们即可利用这些信息来掌握问题点以采取改善对策。通常在生产现场最常利用的图表即为直方图。
第四组=(132.5+136.5)÷2=134.5
第五组=(136.5+140.5)÷2=138.5
第六组=(140.5+144.5)÷2=142.5
第七组=(144.5+148.5)÷2=146.5
步骤8：作次数分配表
⑴将所有数据，按其数值大小记在各组的组界内，并计算其次数。
⑵将次数相加，并与测定值的个数相比较；表示的次数总和应与测定值的总数相同。
整数位的最小测量单位为0.1
小数点1位的最小测量单位为0.1
小数点2位的最小测量单位为0.01
⑶最小数应在最小一组内，最大数应在最大一组内；若有数字小于最小一组下限或大于最大一组上限值时，应自动加一组。
例：
第一组=121-1/2=120.6～124.5
第二组=124.5～128.5
第三组=128.5～132.5
⑵研究制程能力或计算制程能力。
⑶过程分析与控制。
⑷观察数据的真伪。
⑸计算产品的不合格率。
⑹求分配的平均值与标准差。
⑺用以制定规格界限。
⑻与规格或标准值比较。
⑼调查是否混入两个以上的不同群体。
⑽了解设计控制是否合乎过程控制。
3.解释名词：
⑴次数分配
将许多的复杂数据按其差异的大小分成若干组，在各组内填入测定值的出现次数，即为次数分配。
⑻各组中点的简化值(μ)
⑼众数(M)
次数分配中出现次数最多组的值。
例：
不合格数
3
5
7
9
10
11
次 数
11
15
18
24
13
16
次数最多为24，不合格数是9，故众数为9。
⑽组中点(m)
一组数据中最大值与最小值的平均值，
（上组界+下组界）÷ 2=组中点
⑾标准差（σ）
⑿样本标准差(S)
三、直方图的制作
⒈直方图 界
组中点
划 记
次
数
μ
μf
μ2f
1
2
3
4
5
6
7
120.5～124.5
124.5～128.5
128.5～132.5
132.5～136.5
136.5～140.5
⑵相对次数
在各组出现的次数除以全部的次数，即为相对次数。
⑶累积次数(f)
自次数分配的测定值较小的一端将其次数累积计算，即为累积次数。
⑷极差(R)
在所有数据中最大值和最小值的差，即为极差。
⑸组距(h)
极差/组数=组距
⑹算数平均数(X)
数据的总和除以数据总数，通常一X（X-bar）表示。
⑺中位数(X)
将数据由大至小按顺序排列，居于中央的数据为中位数。若遇偶位数时，则取中间两数据的平均值。
L5=140
L6=141
S1=131
S2=127
S3=130
S4=128
S5=121
S6=129
求得L=148S=121
步骤3：求极差(R)
数据最大值
例：R=148-121=27
步骤4：决定组数
⑴ 组数过少，虽然可得到相当简单的表格，却失去次数分配的本质与意义；组数过多，虽然表格详尽，但无法达到简化的目的。通常，应先将异常值剔除再进行分组。
⑵ 一般可用数学家史特吉斯(Sturges)提出的公式，根据测定次数n来计算组数k，公式为：
k=1+3.32logn
例：n=60则k=1+3.32 log 60=1+3.32(1.78)=6.9
即约可分为6组或7组
⑶ 一般对数据的分组可参照下表：
数据数
组 数
～50
5～7
51～100
6～10
101～250
140
138
127
130
141
136
134
132
131
148
141
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138
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137
132
130
131
145
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136
137
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步骤2：找出数据中的最大值(L)与最小值(S)
步骤1：收集数据并记录
收集数据时，对于抽样分布必须特别注意，不可取部分样品，应全部均匀地加以随机抽样。所收集的数据个数应大于50以上。
例:某厂成品尺寸规格为130至160mm，今按随机抽样方式抽取60个样本，其测定值如附表，试制作直方图。
138
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7～12
250～
10～20
例：取7组
步骤5：求组距(h)
⑴组距=极差÷组数(h= )
⑵为便于计算平均数及标准差，组距常取为2，5或10的倍数。
例：h= =3.86，组距取4
步骤6：求各组上限，下限(由小而大顺序)
⑴第一组下限=最小值—
第一组上限=第一组下限+组界
第二组下限=第一组上限
……
⑵最小测定单位
第四组=132.5～136.5
第五组=136.5～140.5
第六组=140.5～144.5
第七组=144.5～148.5
步骤7：求组中点
组中点(值)=
例：第一组=(120.5+124.5)÷2=122.5
第二组=(124.5+128.5)÷2=126.5
第三组=(128.5+132.5)÷2=130.5
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135
得知：
No.1
No.2
No.3
No.4
No.5
No.6
L1=145
L2=142
L3=148
L4=145